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0号笔记丨第三讲:人工智能的未来应用与就业指南

上周,【0号课堂】 现邀请到了前google高级工程师,ai人工智能博士“孙小迅”,来为大家分享了“人工智能的未来应用与就业指南”,本期课程的完整讲义,已在公众号“善缘街0号”上线,小伙伴们可后台回复【人工智能】获取。更加详细的文字笔记也已经新鲜出炉了,有需要的小伙伴可以来收藏了。
全文约7500字,预计阅读时间20分钟。建议先收藏哟~

上周,【0号课堂】 现邀请到了前google高级工程师,ai人工智能博士“孙小迅”,来为大家分享了“人工智能的未来应用与就业指南”,本期课程的完整讲义,已在公众号“善缘街0号”上线,小伙伴们可后台回复【人工智能】获取。更加详细的文字笔记也已经新鲜出炉了,有需要的小伙伴可以来收藏了。

课程实况记录如下:

今天,主要从过去15年人工智能的发展,以及在未来的15年到2030年左右,人工智能会发展成什么样子,两个方面来和大家一块探讨,希望对大家的就业方面有所帮助。

01

导师背景

首先,我先介绍一下我自己。

我是2003年出国,在南加州大学读完了我的计算机博士,博士期间呢主要从事的研究方向是人工智能驾驶、无人车。通俗的来讲,就是告诉无人车的大脑,怎么去思考、怎么去计划下一步的路径。

2011年博士毕业之后呢加入了谷歌,在谷歌工作了六年多,做过五年多的面试官,主要是从事用人工智能的技术和项目知识学习。这些知识,主要用来做广告的分类和广告的这个推荐。我全职创业来offer已经四年半了,那么在四年半里边培训出来大概2000个同学,遍布在硅谷的谷歌、Facebook、亚马逊、微软等公司,那么好多的学生也现在在从事人工智能相关专业的工作。

我们团队主要的成员都是来自于清华计算机系,和在美国的像卡迪梅隆大学,这是最经典的计算机的高校,都在我们这个团队成员里边。

那今天的讲座主要分为两大部分,一个是从高的层次,来为大家讲一讲人工智能过去15年和未来15年的发展,以及相应的工作规划;另外一部分,就是从细节上来讲,我们这些计算机从业人员,或者想转到人工智能这一行的人,应该如何去准备?

02

人工智能的过去和未来

先给大家讲讲人工智能的基本历史吧。

在上世纪1950年左右,就二战完了之后,人工智能迎来了第一个启动期,像图灵这些欧洲科学家提出了一个非常非常简单的想法,就是机器可不可以去思考?这个一直被视为现在人工智能经典家的一个定义。我大概总结一下,他当时是这么说的:如果一个人,和对面你不知道是一个人或者机器去对话,如果在对话过程当中,你难以分辨墙的那边是一个人还是机器,那么就称为对面的系统,具备了人造的智能或者说人工的智能,这是最简单的一个经典的图灵测试定义。

那么大家下面我给大家放一下,68年以后到了2018年,现在人工智能发生发生了什么样变化,现在我就给大家发一段,到2018年5月31号,我们现在人工智能发展到什么样的程度。这就是我们阿里巴巴菜鸟的菜鸟工程。真正的AI的一个机器人,它怎么去和人类对话?大家请听。

菜鸟工程展示链接:

edge.ivideo.sina.com.cn/158708305.mp4KID=sina,viask&Expires=1528128000&ssig=9Y0GS3uZuH

上文链接点不开的同学,可戳课程链接寻找原文回听:

https://m.qlchat.com/topic/details?topicId=2000001419290338

大家可以看到这就是2018年5月31号,人工智能的最新发展。大家可以看到虽然不能说是以假乱真,几乎90%以上的这种对话是符合我们人类的正常的对话,而不会认为它是个机器。

也就是说现在人工智能在整个的发展过程当中, 从本质上完全已经可以商用化,这也迎合了今天这个讲座的需求。

下面给大家回顾一下,我们人工智能最近尤其是过去这15年发生什么样的变化?人工智能的划时代的意义又是怎么来的?

我个人观点是这样,就是人工智能在我们过去这15年里,要解决这两个最大的困难,都在过去这15年得到了妥善的解决或根本式的解决。第一个就是廉价的高效的运算能力的问题,第二个呢就是海量有效数据的采集的问题。

相信最近搞技术的听的最多一个东西就是:谷歌的第一个第11级的工程师,最高级的工程师,研究出来一篇论文,叫做mapreduce,它是用这种分布式的廉价的运算系统,解决海量数据的处理和计算的问题。

第二个就是我个人非常敬佩的,大家也都知道的苹果前CEO乔布斯。他在拿着第一代iPhone向世人展示的时候说:这将会改变整个世界。在第一次提出时很多人都在想,怎么可能?这个人是不是一个吹牛的人?

现在再来看,当时红极一时的诺基亚、摩托罗拉,现在都去哪了?11年摩托拉被谷歌收购,诺基亚基本上被肢解,也被收购了。而像以iPhone为代表的移动的运算的系统却能够让这个人工智能有非常大的发展,就是它解决了AI的另外一个问题,就是海量的数据的采集的问题。

我们在谷歌里边数据统计过,大概一个成年人,离自己的这个智能手机,有90%的时间不会超过两米,大家想想是不是这样?除了我们洗澡之外的话,你的手机是不是连睡觉的时候放在你的枕头旁边?这样的话就让海量的数据采集成为的可能性?你用的微信,你的支付宝,你用的美团,你在美国用的Uber、Facebook,你和谁对过话,你买过什么东西,你有什么样的思维方式,或者说你现在心情怎么样等等等等,这些数据都能采集、log到整个后台的数据存储。

那么能做什么呢?或者说为什么谷歌的广告这么值钱?是因为有了海量的数据得以实现人工智能的各种各样的应用,它能够非常精准的覆盖到你的目标用户?比如说一款香奈儿的5号香水,在感恩节的时候打折,那么我应该推送给把这个广告推送给谁呢?传统意义上来讲的话,你可能是去什么北京青年报呀或者什么华盛顿时报,是吧?把你的广告打在上面,而现在大家想一想,我过去这十年,尤其是移动互联网的这个广告效应,能够非常非常精确的,它知道它精确到是哪些人,哪些性别,什么年龄什么种族,有这个购买能力,能够购买起这款香水,那么随之而来的如雨后春笋般的各种各样的应用,取代了传统行业的应用。

比如说举个最最有有效的例子,我在美国的时候,感恩节,黑色星期五是吧?打折的时候最严重的时候我们去干什么?去沃尔玛呀,去各种各样的商店,梅西百货,去抢打折的商品。而现在过去这3到5年,如果你看过报道的话,会发现梅西百货以每年50家关店的速度来进行,为什么?因为比如说一个亚马逊,一个谷歌的工程师,他创造的效益卖出去的货能够抵得上10个、20个甚至30个梅西百货里边最牛的那些销售人员,这就实现了整个传统的零售业的更新换代。

我们初中高中时候学过政治经济学,人类最根本的关系就是你的经济关系?所以我们其实是移动互联网而来的,过去11年以iPhone为代为代表的这个这所有这个移动移动计算平台,吧真正从经济上根本上改变了整个世界。

03

中美就业市场的区别

那么美国和中国的机会市场大概是什么样的?

这两页ppt展示的是能够留在美国得到H1B签证留学生,排名前20的工种,有半数以上的产品线是被和计算机相关的这种专业所垄断。那原因是什么?就是我们现在正在经历着一个信息化时代的真正变革,在2015年以后是以人工智能为主导的。这是一个非常重要的侧面印证,能够反映出来最近这几年美国的就业市场到底怎么回事。

中国的就业市场往往是滞后于美国就业市场几年,所以这真正对大家有作用。

PS:H1B签证传递机制就是美国高等级的这种劳工的签证。留学生在哈佛或者麻省理工毕业之后,怎么能够留在美国呢?最常见的就是通过H1B这种工作签证,现在微软啊谷歌啊Facebook每年都支持这种工作签证。

04

过去和未来最受影响的就业方向

先从总体上来归纳一下,人工智能已经不再是一个普通意义上的专业,有好多我我们家的小孩或者朋友家的小孩问我说,要是我们想在北京、美国就业,或者在欧洲就业的时候,应该选择什么专业?

那我和他们开玩笑,我说在美国能够找到工作只有两种专业,一个是计算机专业,一个是非计算机专业。

传统行业升级:

我每次回国和我在这个蚂蚁金服啊今日头条或者在美国的google 、Facebook公司的同学在聊天,就真的我们得到了一个同样的结论,就是信息科技或者信息的平台已经不再是一个传统的计算机专业这样一个范畴,而是统治了或者说而是统治了或者横跨了几乎所有的专业。

传统意义上来讲,大家觉得滴滴或者uber是一个出租车公司是吧?但是从技术的本身来分析的话,他没有拥有任何一辆他自己买的出租车,而他提供了一个出租车的分配平台,大家看是不是这样?那么传统意义上的那些创业公司,在移动互联网的浪潮下,又在AI的这个浪潮下,都在不断的进行战略升级和技术的升级。无论是美团饿了么,还是美国的所有这些都 在进行这些传统行业的升级。一个普通的餐馆的派送,在我们眼里看来是一个完完全全的一个传统的行业。

而它背后是非常非常庞大的数据的采集数据的应用和和推荐。我们现在特别火的就是今日头条的相关的所有的这些应用,它所有的这些这些信息,都是由我们无数的这种科技人员或者软件工程师在背后撑起来的。

如果你读过美国硅谷的一些论坛,你会发现说,传统意义上的最优秀的那些比如高频的那些分析师和那些经营代理人,都已经被这些机器所超过了,那么去年特别特别火的,比如说Google的阿拉法狗。

人类专家在每一个领域里边可能都要都要有危机感了,也是未来人工智能的发展方向。接下来我就通过这两三个具体的领域来给大家讲一讲未来这15年,在我的眼中人工智能会发展成什么样子。

无人驾驶:

我是2003年第一次接触无人车,这是我博士的老本行。

无人车的由来到底怎么回事?有人说是最近这三五家年才开始的,其实不是。大概在17年前2001年的时候,那时候无论是在伊拉克,在中东里边,美国的军队的伤亡是非常非常惨重的,那美国国防部呢就出了一个法案,总结成一句话,就是在那个时候的15年后,就到2015年,国防部要求1/3的作战车辆必须是无人的。

我有幸参加了无人车的这些底层的算法的科研,主要就是动作规划,把在动态实际路况下,无人车到底应该怎么能够像人,甚至比人更加的聪明,能够应变?

当时美国的DARPA就投了一笔钱给16所美国的比较顶尖的高校,包括斯坦福大学,麻省理工、卡内基梅隆大学,南加州大学等等。这16个车队2004年在内华达州参加了第一届grandchallenges,要求就是在无人驾驶的情况下,能够横穿大概200多公里的这个沙漠。当时人工智能那两项的评级,一个是非常廉价的计算能力,另一个是非常强的数据的采集能力,两项都不具备。排名表现最好的卡基梅隆大学,仅仅行驶了17.3英里就撞到了这个仙人掌上?仅仅在一年以后,我博士生导师的导师,也是斯坦福大学正教授。他领导斯坦福大学完成了拉力赛,获得第一名。那么在这短短的一年时间,这一代可以看到是吧,科技的发展是非常非常快速的。

到2007年的时候,美国国防部DARPA资金捉襟见肘,那么就找到了谷歌的CEO Larry page,Larry page是一个非常有情怀,而且有能力的人。他邀请了我的师爷出山,加入了我们谷歌的无人车组,然后给出了最优良的团队和最重要的资金保障。

从2007年到2015年,谷歌的无人车已经实现了30万英里无重大事故,将无人驾驶推到一个新的高潮。

无人车的整个技术到底是怎么去分类?

总体上来讲,无人车呢能够分成六大部分。第一部分,就是感知路况或者感知外部客观的世界。主要用到的技术是:计算机视觉的技术和现在比较流行的机器机器学习尤其是深度学习这种技术。 这第一部分也就是计算机眼睛。

那第二部分就是传感器的感知,以及如何自己定位车的位置?那么主要用的这个技术是:用激光束、声纳、用雷达呀,以及各种各样降噪的这种方式和方法和算法。

第三部分也是我博士专业的老本行,叫动作规划和决策。用的主要的技术是像这些搜索算法,抽样算法,以及在未知环境下的这些算法。这第三部分也是无人车的大脑。

第四部分是控制,那就是如何把你规划出来的路径,实际的这种方式方法,在机器人系统里面能实现出来,能够并且让他给执行出来。

那第五部分就是如何把庞大的这样一个系统能够集成起来。 需要运用大量的光学元器件,大量的原件,怎么能够让它重量比较均匀,在危机发生的时候能够比较安全。

第六个就是政策和法规,比如说有的欧盟国家,甚至有的中东的国家,无人驾驶汽车不会被无人驾驶的汽车不会被宗教所允许的,吧因为它是怪物等等等等。当然我们的党和政府在无人车和各个方面还是有着非常非常强的这种支持。

05

最缺人才的技术部分

刚刚讲完了无人车的技术组成部分,接下来就给大家讲一讲,对于就业来讲的话,哪些组成部分是我们在未来这15年或者现在来讲是非常非常紧缺的人才。其实这六大部分都缺人才。

在硅谷里边我走访了好多企业,他们的反馈就是:在这六大部分里面最需要的大概有三个方面,也就是前三个,分别是计算机的视觉——感知路况、传感器的感知以及路况规划。

有人问我们薪资水平大概是什么样?说个最俗的,给大家一个参照吧在硅谷。那么一个无人车的博士研究生毕业一年的平均年薪大概在30到40万美金。那么硕士和本科生毕业的大概有1到2年,工作经验大概应该有20万美金上下。那在国内,我们国家和政府对于人工智能也是非常非常重视的。

最后,我过去在四年半里边作为来offer网讯景科技的创始人,在硅谷做了四年半,主要是目的是什么?就是带领这些美国的留学生从比较不错的学校毕业出来之后能够进入谷歌、Facebook这样的顶级公司任职,我和我CMU、斯坦福大学、华盛顿的导师、师兄弟们开设了,全世界第二家,所有华人的第一家非常深入的全英文的深入的这个无人车的课程。

在4到6个月时间中,我们能够把一个有普通的编程背景的一个优秀的软件工程师,变成一个更加优秀的无人车的工程师。我也希望能够帮助更多的中国的同学,为我们国家培养出更多的这种人才,未来能够步入到人工智能这个领域,也希望这些同学在未来的这段时间里边,能够成为人工智能方面的专家和从业的人员,和大家共勉,共同成长谢谢大家。

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